Feature selection for Support Vector Machines via Mixed Integer Linear Programming

Recherche avancée | Historique de recherche Mon DI-fusion | À propos de DI-fusion | Contact |

Référence Information sciences, 279, page (163-175)
Publication Publié, 2014-09

Article révisé par les pairs

Fichier importé d'Elsevier

Support Vector Machine with feature selection: A multiobjective approach
par Alcaraz, Javier , Labbé, Martine , Landete, Mercedes
Publication 2022-10
Dendrograms, minimum spanning trees and feature selection
par Labbé, Martine , Landete, Mercedes , Leal, Marina
Publication 2023-07
Large-scale structure-informed multiple sequence alignment of proteins with SIMSApiper
par Crauwels, Charlotte , Heidig, Sophie-Luise , Díaz, Adrián , Vranken, Wim
Publication 2024-05
Prioritization of oligogenic variant combinations in whole exomes
par Gravel, Barbara , Renaux, Alexandre , Papadimitriou, Sofia , Smits, Guillaume , Nowe, Ann , Lenaerts, Tom
Publication 2024-04
HYPPO: Using Equivalences to Optimize Pipelines in Exploratory Machine Learning
par Kontaxakis, Antonios , Sacharidis, Dimitris , Simitsis, Alkis , Abelló, Alberto , Nadal, Sergi
Publication 2024-09-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
Les publications encodées constituent la bibliographie académique de l'Université.	Les documents déposés sont indexés par les moteurs de recherche (Google Scholar,…).	Les documents déposés en open-access sont archivés au sein du réseau de préservation SAFE-PLN (www.safepln.org).	Les listes de publications sont compatibles avec le CV-ULB, le FNRS et accessibles sur le web.